A/B Testing を使用した Address Validation の影響の測定

このドキュメントでは、Google Maps Platform の Place Autocomplete API と Address Validation API のA/B テストを実施する際に考慮すべき手法について説明します。

Place Autocomplete API と Address Validation API を使用するメリットは次のとおりです。

  • 顧客体験の向上: 住所や場所のリアルタイムの候補をユーザーに提供することで、購入手続きをより迅速かつ簡単に行えるようにします。これにより、顧客体験の向上につながります。
  • データ精度の向上: Place Autocomplete API と Address Validation API を使用すると、顧客データの精度を高めることができます。これは、荷物の配送を成功させるために正確な住所データが不可欠な e コマースでは特に重要です。

住所の品質を改善するには、A/B テストを実施して、どの検証ソリューションがニーズに最も適しているかを評価します。これにより、ユースケースに最適なプロダクトを定量的に判断できます。

A/B テストは、ウェブページやアプリの 2 つのバージョンを比較する方法です。これは、変数の変化が測定可能な結果に与える影響を特定するために使用される、制御されたテストの一種です。
A/B テストを実施するには、ページまたはアプリの 2 つのバージョンを作成します。1 つはコントロールとして、もう 1 つは測定可能な変更を加えたものとして作成します。次に、これらのバージョンをさまざまなユーザーに表示し、ユーザーがどのように操作するかを測定します。パフォーマンスの高いバージョンが勝者となります。

システム アーキテクチャの概要

e コマースのユースケースで住所確認の A/B テストを行う例を見てみましょう。下のアーキテクチャ図は、顧客がコマース エクスペリエンスをどのように利用するかを示しています。これにより、より効果的な検証戦略を判断できます。

[システム コンテキスト] 住所確認の A/B テスト

住所確認 API の値を A/B テストする際に使用されるシステム。

アーキテクチャ図は、e コマース ウェブサイトにアクセスしたユーザーが A/B テスト システムとやり取りする様子を示しています。このシステムは、e コマース ストアのソフトウェア システムから、顧客に表示するテスト変数を決定します。e コマース ストアが Google Maps Platform ソフトウェア システムに API 呼び出しを行います。また、A/B テストの分析情報も収集し、分析ソフトウェア システムで処理して、A/B テスト システムにレポートします。

A/B テストのプロセス

A/B テストのプロセス全体を考える際には、4 つのステージを考慮する必要があります。

  • 準備 - テストの要件、範囲、期間を特定します。
  • ビルド - テストを実行する環境に Place Autocomplete API と Address Validation API を実装します。
  • 実行 - テストの実行中に、有意な結果が得られるか、時間が経過するまで指標を収集します。
  • 分析 - 結果を仮説と比較して、次のステップを特定します。

それぞれについて順番に説明します。

準備

A/B テストの要件を決定する

初回調査

住所確認プロバイダを追加または変更する理由を自問します。たとえば、Google Maps Places Autocomplete を使用する場合:

  • 時間を節約: 場所の名前をすべて入力しなくても、入力を開始するだけで候補が表示されます。
  • エラーの削減: 地名のスペルを間違えても、Google マップの Places Autocomplete は正しい場所を提案します。

住所の検証には、次のようなメリットがあります。

  • 配達率の向上: 住所の検証により、郵便物や荷物が正しい住所に送られるため、配達率の向上に役立ちます。これにより、時間と費用の節約が可能になり、顧客満足度も向上します。
  • データ品質の向上: 住所の検証は、住所のエラーを特定して修正することで、データ品質の向上に役立ちます。これにより、マーケティング キャンペーンやその他のデータドリブンな取り組みの精度を高めることができます。

仮説を決定する

テストする仮説を決定します。次に 2 つの例を示します。

1. コンバージョン率

先読みソリューションを追加すると、通常はコンバージョン率が若干上昇します。これは追跡するのに適した指標です。別のプロバイダからタイプアヘッド ソリューションを変更する場合は、一定のコンバージョン率が想定されます。コンバージョン率が低下した場合は、まず実装を確認します。

コンバージョン率は重要ですが、それだけでは全体像を把握できない場合があります。住所確認ソリューションを追加すると、入力時に質の低い住所の送信を防ぐことができます。また、シナリオによっては、住所の取得に自然な摩擦が生じる可能性があります。これにより、コンバージョン率全体が低下する可能性がありますが、必ずしも悪いこととは限りません。住所確認の追加により完了しなかった注文は、住所データの品質が低く、配送のチャージバックを通じてビジネスにコストが発生する可能性がありました。

2. 質の低い住所の削減

ここで、優れた住所検証ソリューションが真価を発揮します。Address Validation を実装すると、品質の低い住所データが減少することが期待されます。

新しいソリューションと既存のソリューションを比較する場合、単に「有効な住所」の一致率を比較して、一致率の高いサービスを選択したくなるかもしれません。1 つのサービスが他のサービスよりも多くの偽陽性を生成している可能性があるため、この結果は誤解を招く可能性があります。

代わりに、住所データを使用した結果の成功を比較する方が、より影響力の大きい指標となります。たとえば、e コマースの場合、住所を取得する目的は、最終的に荷物を無事に配達することです。

ビルド

ここからが面白いところです。お客様向けの新しいソリューションを構築する時期です。e コマースの購入手続きに Place AutocompleteAddress Validation API を実装するための便利なガイドがすでに用意されています。この手順を行う際は、こちらをご確認ください。

特に e コマース向けに構築していない場合でも、多くの情報が関連しています。特に、Address Validation API の出力から住所の品質を判断するガイダンスは重要です。

アーキテクチャ図

e コマース環境で A/B テストを構築するために使用できるコンテナの例を次に示します。

[実行環境] 住所確認の A/B テスト

アーキテクチャを支える重要なシステム内の重要なアプリケーション、サービス、データストア。(クリックして拡大)

アーキテクチャ図は、A/B テスト ソフトウェア システムと e コマース アプリ ソフトウェア システムを構成するコンテナを示しています。この図は、e コマース ウェブサイトの顧客がロードバランサとやり取りし、e コマース ウェブサイト アプリにリダイレクトされる様子を示しています。A/B テスト マネージャーはロードバランサと通信して、顧客に表示する A/B テスト変数を選択します。この A/B テストシステムは、選択したデータベースに A/B テストの結果と構成も記録します。e コマース ウェブアプリは、Google Maps Platform ソフトウェア システムに API 呼び出しを行い、アナリティクス ソフトウェア システムにアナリティクス イベントをレポートします。アナリティクス ソフトウェア システムは、テストイベントを A/B テスト結果データベースに記録します。

実装を検証する

ソリューションの実装が不十分だと、信頼性の低いテスト結果が生成されます。A/B テストを実施する前に、まず少人数のユーザー グループでソリューションを検証し、想定どおりに機能することを確認することが重要です。内部の QA テスターや、建設的なフィードバックをくれると信頼できる外部テスターのグループを選択できます。

実行

送信量を徐々に増やす

ソリューションが検証された後でも、少数のユーザーから始めて、テストを徐々に拡大することをおすすめします。これにより、バグやその他の問題を早期に発見し、ユーザーの大部分に影響を与えることなく迅速に対処できます。

完全なテスト

少数のユーザーによるテストでソリューションを検証し、問題に対処したら、完全な A/B テストに移行できます。トラフィックを 50/50 に分割する必要はありませんが、ランダムに選択されたライブ使用状況のセットと同程度のサイズにする必要があります。

指標のキャプチャ

テストでは、仮説を裏付ける適切なデータが取得されるようにする必要があります。このプロセスでは、A/B テスト プラットフォームを使用して、データ収集と後続の分析を容易にすることができます。Google Maps Platform では、API の使用状況に関する指標も収集しています。この指標は、レポートツールを使用して確認できます。詳しくは、こちらのページをご覧ください。

推奨される指標は次のとおりです。

Place Autocomplete

コンバージョン率: 以前は自動入力ソリューションがなかったフォームのコンバージョン率/完了率が改善されましたか?
ツールの操作: 以前のソリューションと比較して、Place Autocomplete を正常に操作しているユーザーの数は増えていますか?

Address Validation

配達の成功: 住所の品質が原因で配達に失敗した件数は減少しましたか?
住所変更: 配送業者から請求される住所変更手数料が減りましたか?
住宅用と商業用: 住宅用と商業用のデータを取得する精度は向上しましたか?(一部の地域のみ

分析

テストが終了したら、元のテスト基準と仮説に照らして結果を分析します。A/B テスト プラットフォームを使用してプロセスを完了した場合は、一部の情報がすでに利用可能になっている可能性があります。

上記の品質の低いアドレスの削減のセクションに戻ると、A/B テスト プラットフォームで取得されていない可能性のある他の指標も使用できます。これは、テスト シナリオ間の配信失敗率です。たとえば、次のようなデータです。

解決策 A 解決策 B
配達の失敗 1.75% 1.23%

上記の基本的な例を見ると、このユースケースではソリューション B の方が適していることが明らかです。

まとめ

このガイドが、A/B テストの導入に役立つ十分な情報を提供できていることを願っています。このガイドでは e コマースの例を使用していますが、同じ基本原則はあらゆる分野に適用できます。ビジネスで質の高い住所データを使用することによる成功を特定し、それを主な仮説として追跡します。

ガイドで紹介したリンクを、参考資料として再度以下に掲載します。

ぜひ Google のテスト ソリューションをご活用ください。

次のステップ

確実な住所で購入手続き、配送、オペレーションを改善する ホワイトペーパーをダウンロードし、Address Validation で購入手続き、配送、オペレーションを改善する ウェビナーをご覧ください。

参考資料:

寄稿者

主な著者:

Henrik Valve | Google Maps Platform ソリューション エンジニア